Analisis Churn Pelanggan Produk Fashion Campus Menggunakan Metode RFM Analysis dan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus Yayasan Bakti Achmad Zaky) - Fauzan Kamil; Ratna Salkiawati; Allan D. Alexander (Jurnal Esensi Infokom : Jurnal Esensi Sistem Informasi dan Sistem Komputer, 2023)
Pelanggan yang loyal memiliki dampak positif bagi perusahaan, baik melalui pembelian berulang maupun rekomendasi produk kepada orang lain. Namun, dalam dunia bisnis, terdapat berbagai faktor yang dapat mempengaruhi keputusan pelanggan untuk beralih ke pesaing, seperti harga, kualitas produk, dan pelayanan. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk memahami perilaku pelanggan dan mengambil keputusan strategis guna mempertahankan dan meningkatkan loyalitas mereka. Dalam penelitian ini, metode RFM (Recency, Frequency, Monetary) dan Naïve Bayes digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memprediksi churn (berhenti berlangganan) pelanggan. Pendekatan CRISP-DM digunakan dalam langkah-langkah penyelesaiannya, mencakup tahapan pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Melalui analisis RFM, berhasil diidentifikasi 5 segmen pelanggan yang berbeda, yaitu at-risk customers, best customers, lost customers, loyal customers, dan promising customers. Setiap segmen memiliki karakteristik dan kecenderungan perilaku yang berbeda, memberikan wawasan berharga bagi perusahaan dalam memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan. Hasil evaluasi Naïve Bayes menunjukkan bahwa model yang disimpan dalam format pickle memiliki performa yang setara dengan model yang telah diuji sebelumnya. Tingkat akurasi, recall, dan fl-score model tersebut sekitar 0.81 atau 81%, menunjukkan tingkat keakuratan yang baik dalam memprediksi churn pelanggan. Penggunaan model pickle memberikan keuntungan bagi perusahaan dalam hal efisiensi waktu dan biaya.